一种Web服务器集群负载均衡调度算法

分析Web服务器集群技术,研究负载均衡算法,提出基于临界加速递减的一致性哈希负载均衡算法CHMDC(Consistent hash load balancing algorithm based on the Multiplicative Decrease in Critical area)。一方面,该算法采用了加权一致性哈希算法,引入了虚拟化的设计思路,采用虚拟节点进行真实服务器节点分配;另一方面,该算法提出了基于请求反馈时间计算机服务器节点负载率的方法,引入了临界因子的概念,采用了临界因子加速递减来防止服务器过载。通过实验测试证明,该算法应用于Web服务器集群的负载均衡效果突出。     

一种基于内容的Web集群服务器负载均衡算法

提出了一种基于内容的Web集群服务器负载均衡算法,该算法通过引入一个衡量不同内容任务量井利用当前真实节点上的连接数和请求内容的任务量以及真实节点的处理能力来调整服务器负载。同时,算法引入了一个反馈环节,将真实节点的负载信息反馈到负载均衡器,让负载均衡器调整自己的负载均衡策略,提高它的自适应能力。     

基于内容的Web服务器动态负载均衡算法

研究基于内容的Web服务器动态负载均衡算法,将其中的请求类别对应的服务器数与PICK-KX算法中的K值相结合,提出一种新的算法。模拟实验结果表明,该算法可以在较高的缓存命中率和较小的服务器负载计算负荷之间取得良好的平衡。在极限情况下,经该算法均衡后的集群服务器可以返回更多的请求响应。     

一种基于预取的集群服务器调度算法

针对集群服务器LARD调度算法只能利用已有缓存的问题,提出一种基于预取的算法Prefetch-LARD,该算法从Web访问日志中挖掘页面之间的转移概率,建立马尔科夫链模型,在调度请求时利用概率关系提前将下一次可能访问的文档从节点磁盘取到本地cache中,提高了请求的缓存命中率;算法还采用了加权的节点超载判断方法,以提高集群节点的负载均衡度,实验表明,在同样的测试环境下,Prefetch-LARD算法比LARD算法的缓存命中率提高26．9％,系统的吞吐量相应提高18．8％．     

一种Web服务器集群的动态反馈算法

介绍了Web服务器集群技术和负载均衡,针对静态的加权轮询算法和动态加权最小连接数算法的不足,提出一种基于动态反馈的加权最小连接数算法,该算法根据服务器的实时负载动态地改变权值的大小,再根据最小连接数算法来分配新的连接请求。通过网络仿真软件OPNET对这3种算法进行仿真、对比得出,新的算法能降低HTTP响应时间、提高负载均衡效率。     

一种异构Web服务器集群动态负载均衡算法

针对Web服务器集群系统中负载动态变化特性,提出了一种临界加速递减动态请求负载分配算法．通过负载权值的等效变换更准确地反映集群中单台服务器的当前负载状态;通过临界递减因子来有效抑制服务器可能出现的“拒绝访问”现象;通过随机概率分配方式替代固定转发分配方式,使访问负载的分布更均匀;通过实际测试获取算法中所需的计算参数,使配置操作更为简单．实验结果表明,该算法对较大负载的文件集的大密度访问情况效果明显。     

基于Web的内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现

随着基于Internet上的Web应用服务迅速发展，提供高性能、高可靠性和高扩展性的各种Web服务已成为用户的迫切需求，通过对现有的请求分配策略的分析，提出一种综合考虑后端服务器的缓存局域性的基于Web请求内容的集群服务器负载分发策略的设计与实现。     

基于Cache优化的Web集群负载均衡算法

Web集群的caching优化对提高系统性能起重要作用。从基于caching优化的角度出发,以事务为一个完整的划分单元,形成Web集群的缓存集,提出了基于事务缓存优化策略,在此基础上给出了一种基于cache的负载均衡算法。     

一种基于内容的Web集群系统负载均衡算法

1.引言 Internet的普及为人们的工作带来许多方便,人们通过它获取信息或者开展电子商务活动。一个成功的Web站点面临不断增长的访问量和日益复杂的内容处理的挑战。这一切似乎都集中到如何扩充Web站点的处理能力上。早期依靠更高处理性能的服务器系统来解决问题的办法显得笨拙而昂贵。人们开始寻找更加灵活而廉价的技术手段。一些站点采用镜象(mirroring)的方式,在多个服务器上复制相同信息,以不     

异构服务器集群中基于请求分配的一种可扩展的负载均衡算法

传统的请求分配算法作为一种集中式的静态分配负载均衡算法,一直被认为存在分配不准确的缺陷[1],主要有两个原因:一是集中调度容易成为系统的连接瓶颈,二是静态分配时对各处理机的动态性能把握不够准确.本文针对这两个问题采用自适应的集中调度,使之具有可扩展性,并且严格根据各处理机的实时性能参数实施静态分配,使之适用于异构的服务器集群.     

基于内容的网络集群负载平衡算法模型

在论述网络集群负载平衡算法的基础上,基于内容分类的方法,给出基于内容的网络集群负载平衡算法三元组模型。请求分类有利于提高缓存命中率,调度机制说明如何适当地转发请求,动态反馈避免将请求分配到重载的服务器,进而分析了调度机制的八种调度策略和六种基于内容的调度转发技术。该模型利用缓存内容来提高集群的吞吐量和响应时间,可部署多种服务类型。     

一种新的Web集群请求调度模式与体系结构

分析了网络及Web应用的发展对Web集群请求调度提出的新要求,在此基础上提出了一种基于文档组织分布的新请求调度模式.针对该请求调度模式的特点,提出了一种分布调度、分布路由的Web集群体系结构,该结构结合了多分配器集群和分布式集群的优点,能保证系统的可扩展性,并能有效减少集群内的通信开销和消除单点故障.     

可扩展并行Web服务器群技术的研究

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用的发展,传统的Ｗｅｂ服务器已不参满足客户端访问能力的需求,可扩展并行Ｗｅｂ服务器群技术的研究和开发应运而生,它具有高可用,可扩展等特点。中一方面,机群系统具有良好的可扩展性能和计算能力,是实现可扩展并行Ｗｅｂ服务各的最好系统平台。     

一种适用于Docker Swarm集群的调度策略和算法

Swarm是基于Docker容器的集群管理工具。通过分析研究Swarm整体架构和调度策略,针对集群的资源碎片问题和负载均衡问题,提出一种静态平衡和动态预测相结合的容器调度算法。通过测试,该算法能够减少集群的静态资源碎片,提高集群资源的利用率,并能维持集群的负载均衡。     

可扩展并行Web Server集群技术

采用并行Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｅｒ集群技术实现高性能Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｅｒ已经成为一种趋势。该技术具有性能高、可扩展性好、可靠性高、成本低等优点。本文介绍了我们研制的ＴＨ－Ｗｅｂ Ｃｌｕｓｔｅｒ的工作原理、组成结构和所采用的几种关键技术,并与现有的技术和方法进行了比较。本文还简要介绍了ＴＨ－Ｗｅｂ Ｃｌｕｓｔｅｒ上开发的两个应用系统ＴＨ－Ｗｅｂ Ｄｉｇｇｅｒ（信息挖掘工具）和ＴＨ－Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ（搜     

一种用于Web文本聚类的特征选择方法

特征选择已经广泛地应用在文本分类和文本聚类中,相对于无监督的特征选择方法,有监督的特征选择方法在过滤噪音等方面更为有效.但是,由于缺少类标签,它很难应用到文本聚类中.提出了一种针对Web文本聚类的新的特征选择算法--基于k-means的多特征联合选择算法(MFCC).MFCC充分利用了一个特征空间的中间聚类结果来帮助另一个特征空间进行特征选择.实验证明,MFCC有效地提高了聚类质量.     

一种基于结点的分布式合作缓存管理算法DCC

工作站机群系统需要有一个高性能的并行文件系统以适用高速输入、输出数据处理的要求,而提高并行文件系统的关键是合作缓存技术。文中提出了一种基于结点的分布式合作缓存管理算法ＤＣＣ。该算法综合了避管理器和基于局部信息两种算法的优点,给出了一种位于结点机上的主块信息站的方法,通过对主块信息站的信息进行维护来达到对全局信息的跟踪。算法采用积极的局限信息维护策略,提高了主块位置判断的准确性。与ＧＭＩＳ算法、Ｈｉ     

一种Web集群系统下的QoS控制策略

本文提出了一种在Web集群环境下的QoS控制策略。集群前端分配器以会话单位来分配访问请求,保证后端服务器间负载的合理均衡分配,同时后端服务器采用基于会话的QoS控制策略,实现对集群系统的服务质量控制。